weixin_72250436的博客

但在数据稀疏 → 向量化 → 深度模型的演进链条中也暴露了可扩展性和冷启动瓶颈。加权汇总邻居评分 → 预测 r^u,i\hat{r}_{u,i}实际系统常对热门物品 / 活跃用户做惩罚，避免“头部效应”相似矩阵规模只与物品数相关，扩展性优于 UserCF。对用户已交互物品集合做相似度加权 → 预测未知物品。简单惩罚往往能显著缓解头部倾斜，比盲目调参更有效。、用户量巨大的平台 → 稀疏 & 存储压力明显。召回与精确率天然冲突，需根据业务 KPI 权衡。社交感强，易产生“惊喜元素”。场景（电影、音乐）。

参与方主要痛点推荐系统作用平台 (电商、视频等)流量利用率低，树形导航断流建立网状入口，提升曝光与变现效率信息生产者 (商家/创作者)长尾内容难曝光、冷启动门槛高提供多路曝光，激励持续供给信息消费者 (用户)信息过载、选择困难个性化过滤＋意外惊喜，提高黏性核心定位：在供给与需求之间构造一条高效的匹配管道——既节约用户注意力，也优化平台收益。